Как Tesla автоматизира етикетирането на данни за автономно шофиране

Разработването на технологията за напълно самостоятелно шофиране (FSD) на Tesla изисква огромни количества данни, които трябва да бъдат точно маркирани. Традиционно това етикетиране на данни се извършва ръчно, което отнема много време, струва скъпо и е свързано с грешки. Tesla обаче е разработила автоматизирана система, която революционизира този процес.

Предизвикателството на етикетирането на данни

При обучението на усъвършенстван модел с изкуствен интелект, като FSD, е от съществено значение събраните данни да бъдат правилно етикетирани. Досега човешките рецензенти трябваше да пресяват милиони часове видео и ръчно да маркират съответните обекти и събития. Този процес е не само досаден, но и податлив на човешки грешки.

Автоматизираното решение на Tesla

Tesla е патентовала независима от модела система за автоматизирано етикетиране на данни. Тази система използва обширните данни, събрани от автопарка на Tesla, за създаване на точен 3D модел на околната среда. След това този модел служи като основа за автоматичното етикетиране на нови данни.

Процес на три етапа

Високопрецизно картографиранеЧрез обединяване на данни от множество автомобили Tesla, оборудвани с камери, радари и други сензори, се създава подробен 3D модел на околната среда. Този модел съдържа информация за пътища, маркировка на пътните ленти, сгради, дървета и други статични обекти.
Възстановяване на множество пътуванияЗа да се усъвършенства 3D моделът и да се уловят динамичните елементи на околната среда, системата анализира данните от няколко пътувания през един и същи район. Това дава възможност да се идентифицират движещи се обекти, да се проследят техните траектории и да се разбере поведението им в околната среда.
Автоматизирано етикетиранеСлед като 3D моделът е достатъчно подробен, той се използва за автоматично етикетиране на нови данни. Когато автомобилът Tesla се сблъска с нова сцена, системата сравнява данните от сензорите в реално време със съществуващия 3D модел. Това позволява автоматично идентифициране и етикетиране на обекти, маркировки на пътни ленти и други важни характеристики.

Предимства на автоматизираната система

ЕфективностАвтоматизираното етикетиране на данни значително намалява времето и ресурсите, необходими за подготовка на данните за обучение. Това ускорява циклите на разработка и позволява на Tesla да обучава своя изкуствен интелект с много по-големи набори от данни.
МащабируемостСистемата може да обработва огромни набори от данни, получени от милионите километри, изминати от автомобилния парк на Tesla. С разрастването на автопарка и събирането на повече данни 3D моделите ще стават все по-подробни и точни, което допълнително ще подобри процеса на автоматизирано етикетиране.
ТочностКато елиминира човешката грешка и пристрастност, автоматизираното етикетиране подобрява точността и последователността на етикетираните данни. Това води до по-стабилни и надеждни модели с изкуствен интелект.

Области на приложение

Въпреки че тази технология има значително въздействие върху FSD, Tesla може да използва тази система за автоматизирано етикетиране и за обучение на модели на ИИ за различни задачи:

Разпознаване и класификация на обектиТочно разпознаване и категоризиране на обекти в околната среда, като например превозни средства, пешеходци, пътни знаци и препятствия.
Кинематичен анализРазбиране на движението и поведението на обектите, прогнозиране на техните траектории и предвиждане на потенциални опасности.
Анализ на форматаРазпознаване на формите и структурите на обектите, дори когато те са частично закрити или се гледат под различен ъгъл.
Разпознаване на обитаемост и повърхностиСъздаване на подробни карти на околната среда, определяне на заетите и незаетите пространства и разбиране на характеристиките на различните повърхности (напр. път, тротоар, трева).

Заключение

Автоматизираната система за етикетиране на данни на Tesla е повратна точка в развитието на изкуствения интелект. Като използва мощта на своя автопарк и технологията за 3D картографиране, Tesla е създала система за самообучение, която непрекъснато подобрява способността си да разбира и да се ориентира в света.

Ключови думиTesla, Tesla Model Y, Tesla Model 3, Tesla Accessories, Tesla Shop, Shop4Tesla, Tesla News, Automated Data Labelling, Full Self-Driving, FSD, 3D Model, AI Training, Object Recognition, Kinematic Analysis, Shape Analysis, Surface Recognition